'''词云是设计和统计的结合，也是艺术与计算机科学的碰撞。wordcloud是一款基于Python的词云第三方库，
支持词云数量、背景蒙版、字体颜色等各种细节的设置，试结合上一题构建《Hamlet》的词云效果。'''

#wordcloud参数说明
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from wordcloud import WordCloud

font_path : string  #字体路径，需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上，如：font_path = '黑体.ttf'

width : int (default=400) #输出的画布宽度，默认为400像素

height : int (default=200) #输出的画布高度，默认为200像素

prefer_horizontal : float (default=0.90) #词语水平方向排版出现的频率，默认 0.9 （所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 ）

mask : nd-array or None (default=None) #如果参数为空，则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空，设置的宽高值将被忽略，遮罩形状被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。如：bg_pic = imread('读取一张图片.png')，背景图片的画布一定要设置为白色（#FFFFFF），然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存，就ok了。一般为mask=np.array(Image.open('xxx.jpg'))。其中from PIL import Image

scale : float (default=1) #按照比例进行放大画布，如设置为1.5，则长和宽都是原来画布的1.5倍

min_font_size : int (default=4) #显示的最小的字体大小

font_step : int (default=1) #字体步长，如果步长大于1，会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差

max_words : number (default=200) #要显示的词的最大个数

stopwords : set of strings or None #设置需要屏蔽的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDS

background_color : color value (default=”black”) #背景颜色，如background_color='white',背景颜色为白色

max_font_size : int or None (default=None) #显示的最大的字体大小

mode : string (default=”RGB”) #当参数为“RGBA”并且background_color不为空时，背景为透明

relative_scaling : float (default=.5) #词频和字体大小的关联性

color_func : callable, default=None #生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func

regexp : string or None (optional) #使用正则表达式分隔输入的文本

collocations : bool, default=True #是否包括两个词的搭配

colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” #给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法

random_state : int or None  #为每个单词返回一个PIL颜色

#其他部分函数
fit_words(frequencies)  #根据词频生成词云
generate(text)  #根据文本生成词云
generate_from_frequencies(frequencies[, ...])   #根据词频生成词云
generate_from_text(text)    #根据文本生成词云
process_text(text)  #将长文本分词并去除屏蔽词（此处指英语，中文分词还是需要自己用别的库先行实现，使用上面的 fit_words(frequencies) ）
recolor([random_state, color_func, colormap])   #对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多
to_array()  #转化为 numpy array
to_file(filename)   #输出到文件

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#定义一个把文本内的标点符号都替换为空格的函数
def getText():
    fileName = input('请输入你想打开的文件的文件名（包括后缀）：')
    txt = open(fileName,'r').read()    #导入文档
    txt = txt.lower()    #全部变为小写，消除单词之间大小写的区别
    for ch in '!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_‘{|}~':
        txt = txt.replace(ch,' ')    #将文本中特殊字符替换为空格
    return fileName,txt

def txt2dic(txt):
    words = txt.split()
    counts = {}
    for word in words:    #对于文章内的每一个单词
        counts[word] = counts.get(word,0) + 1    #counts中的word键的value赋值为原值+1，默认值是0
    return counts

def sortWord(dic):
    items = list(dic.items())    #用.items()方法把字典转换为列表来记录，key是第一列，value是第二列
    items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)    #列表支持用.sort()方法排序，默认由小到大，输入reverse参数后改为从大到小排序
    return items

def outputWord(ls,n):
    for i in range(n):
        word,count = ls[i]    #输出items类表的两列
        print('{0:<10}{1:>5}'.format(word,count))

def ls2text(ls,n):
    text = ''
    for i in range(n):
        text = text + ls[i][0] + ' '
    return text

from wordcloud import WordCloud
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os

def drawWordCloud(fileName,text):
    mask = np.array(Image.open('background.png'))
    wc = WordCloud(mask=mask, font_path='C:/Windows/Fonts/times.ttf', \
                   mode='RGBA', background_color=None, max_words=150).generate(text)
    #image = wc.to_image()
    plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()
    fileName = os.path.splitext(fileName)[0]
    wc.to_file(fileName + '.png')
    #image.show()

def main():
    tp = getText()
    txt = tp[1]
    fileName = tp[0]
    dic = txt2dic(txt)
    ls = sortWord(dic)
    #print(ls)
    outputWord(ls,10)
    text = ls2text(ls,10)
    #print(text)
    drawWordCloud(fileName,txt)

main()
